进阶查询与高亮

短语匹配（Match Phrase）

match_phrase 要求查询词在字段中按顺序、相邻出现，适合“完整短语”的检索。

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "title": "Elasticsearch 入门"
    }
  }
}

只有标题中按顺序出现 “Elasticsearch” 和 “入门” 且相邻（或间隔不大）的文档才会命中。

slop：允许间隔

slop 表示允许词与词之间最多“隔几个词”仍算匹配：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "title": {
        "query": "入门 Elasticsearch",
        "slop": 2
      }
    }
  }
}

slop 越大，越宽松，可能召回更多结果。

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前缀、通配符与正则

• prefix：前缀匹配，不分词，适合 keyword。注意：前缀过长或基数大时可能较慢。

{ "query": { "prefix": { "author": "张" } } }

• wildcard：通配符，* 表示任意字符，? 表示单个字符。同样建议用于 keyword，且避免前缀通配（如 *keyword）。

{ "query": { "wildcard": { "code": "A*1" } } }

• regexp：正则匹配，灵活但性能成本高，慎用在大字段或大索引上。

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模糊查询（Fuzzy）

fuzzy 可容忍一定拼写错误，通过编辑距离（Levenshtein）匹配：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "title": {
        "value": "Elasticserch",
        "fuzziness": "AUTO"
      }
    }
  }
}

fuzziness 可为 0、1、2 或 AUTO（根据词长自动选 0/1/2）。适合短词纠错，长词或中文需结合分词与场景评估。

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高亮（Highlight）

在返回结果中把匹配到的词用标签包起来，便于前端展示“高亮片段”。

基本用法

在请求中加 highlight，指定要对哪些字段做高亮，以及可选标签：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match": { "title": "Elasticsearch" }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "title": {},
      "content": { "fragment_size": 150, "number_of_fragments": 3 }
    },
    "pre_tags": ["<em>"],
    "post_tags": ["</em>"]
  }
}

• fields：键为字段名，值为配置对象。空对象 {} 表示用默认设置。
• fragment_size：每个高亮片段的大致字符数。
• number_of_fragments：最多返回几个片段；为 0 表示返回整段。
• pre_tags / post_tags：高亮前后标签，默认是 <em>、</em>。

返回里每条 hit 会多一个 highlight 对象，键为字段名，值为带标签的片段数组。

高亮依赖该字段的分词结果，因此对 text 字段才有意义；对 keyword 通常要匹配整段才会高亮。

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搜索建议（Suggesters）简介

Suggesters 用于补全、纠错、联想等，常见三种：

类型	用途
Term Suggest	基于编辑距离做词级纠错建议
Phrase Suggest	整句纠错，考虑上下文
Completion Suggest	前缀补全，常用于搜索框联想，需使用 completion 类型字段

使用方式都是在请求里加 suggest 节点，指定文本和 suggestion 类型。Completion 需要事先用 completion 类型建索引并写入建议词。详细语法见 官方文档。